4.1.6 Uporabljene statistične metode

naknadno preverjanje ni bilo potrebno. Sledilo je urejanje spremenljivk v skladu s kodno tabelo, ki smo jo pripravili pred programiranjem vprašalnika. Izvajalec anketiranja je datoteko z dobljenimi odgovori na vprašanja dopolnil še z zahtevanimi bilančnimi podatki in jih skupaj posredoval v SPSS datoteki za nadaljnjo obravnavo. Osnovo za empirično analizo je tako predstavljala baza podatkov, sestavljena iz odgovorov podjetij na vprašalnik ter bilančnih podatkov iz baze podatkov GVIN.

4.1.6 Uporabljene statistične metode

Obdelava podatkov za potrebe naše raziskave je potekala s pomočjo statističnega programa SPSS. Naše delo je potekalo v zaporednih fazah, ki jih opisujemo v nadaljevanju.

Univariatna analiza:

Prvi korak k statistični ali grafični analizi podatkov, ki daje predvsem zanesljive rezultate, je pregled deskriptivnih (opisnih) statistik - t.i. univariatna analiza podatkov. Izmed deskriptivnih statistik smo uporabljali:

- frekvenčne porazdelitev spremenljivk – prikaza porazdelitve vrednosti spremenljivke in variiranja spremenljivke; - mediane – vrednosti, za katero velja, da ima polovica enot vzorca/populacije manjšo ali enako, polovica pa večjo vrednost; - modus – vrednost, ki ima najvišjo frekvenco pojavljanja; - aritmetične sredine – kvociente med vsoto vseh vrednosti spremenljivke v vzorcu in skupnim številom enot v vzorcu; - standardne odklone (SD) – merijo razpršenost podatkov okoli aritmetične sredine; pri normalni porazdelitvi bi 68,3 % enot padlo +/- 1 SD od povprečja, 95,4 % enot pa +/- 2 SD-a od povprečja, 99,7 % enot pa +/- 3 SD-e od povprečja; SD je kvadratni koren variance.

Bivariatna analiza:

Za kompleksnejše teste, ki pokažejo, ali so neki rezultati statistično pomembni, smo uporabljali različne bivariatne in multivariatne analize. V odvisnosti od tega, katere spremenljivke meri vprašalnik, se odločimo o uporabi posameznega testa in statistične metode. V naši raziskavi smo uporabljali sledeče bivariatne analize:

- koeficient korelacije – meri jakost linearne povezanosti med dvema spremenljivkama. Vrednost koeficienta korelacije je definirana na intervalu od -1 do 1, kjer -1 pomeni popolno negativno linearno povezanost, 0 pomeni, da linearne povezanosti med spremenljivkama ni, 1 pa pomeni popolno in pozitivno linearno povezanost med spremenljivkama. Pearsonov korelacijski koeficient smo uporabili za ugotavljanje povezanosti dveh numeričnih spremenljivk,

Spearmanov korelacijski koeficient pa za ugotavljanje povezanosti dveh ordinalnih spremenljivk. - analiza variance – ugotavljamo, ali se aritmetične sredine razlikujejo od skupine do skupine; je metoda, pri kateri testiramo vpliv ene ali več neodvisnih spremenljivk na odvisno spremenljivko.

Metoda je uporabna, kadar je odvisna spremenljivka vsaj intervalnega značaja, neodvisne spremenljivke pa so nominalne. F statistiko dobimo tako, da primerjamo varianco med skupinami z varianco znotraj skupin. Kadar primerjamo aritmetične sredine dveh skupin med seboj, uporabimo t test. - hi kvadrat (χ2) test – uporabljamo za analizo jakosti in smeri povezanosti med opisnimi spremenljivkami.

Multivariatna analiza:

Po univariatni analizi smo pričeli s kompleksnejšo multivariatno analizo, za kar potrebujemo predvsem kvalitetne podatke. Izmed multivariatnih metod analize smo za namen naše raziskave uporabili faktorsko analizo.

Faktorska analiza je metoda za redukcijo podatkov. S faktorsko analizo analiziramo povezave med spremenljivkami tako, da poizkušamo najti novo množico med seboj neodvisnih (ortagonalnih) spremenljivk, ki predstavljajo to, kar je skupnega opazovanim spremenljivkam. Iščemo tiste spremenljivke, ki so »zadaj« za merjenimi spremenljivkami in ki so »krive«, da se merjene spremenljivke obnašajo tako, kot se oz. da so povezave takšne, kot so. Iščemo torej latentne razsežnosti, ki pojasnjujejo strukturo nekega pojava.

Cilj je, da ugotovimo, ali se dajo zveze med opazovanimi spremenljivkami pojasniti z manjšim številom posredno opazovanih spremenljivk ali faktorjev. Metode faktorske analize so metoda glavnih komponent, metoda največjega verjetja, alfa faktorska analiza in image faktorska analiza. Metode faktorske analize nam največkrat ne dajo rezultatov, zadovoljivih za interpretacijo, zato se ponavadi odločimo za rotacijo faktorskih osi, saj te niso fiksne, kar pomeni, da jih v cilju iskanja najboljše strukture lahko rotiramo. Pri tem lahko uporabimo pravokotne ali poševne rotacije.

4.2 Analiza zbranih podatkov in predstavitev rezultatov

V podpoglavjih, ki sledijo, bomo predstavili izsledke empirične raziskave. Zaradi samega namena raziskave, količine podatkov, ki jih je potrebno analizirati, in zapletenosti njihove analize, bomo rezultate sistematično predstavljali v zaporednih fazah po področjih, kot smo tudi pripravili vprašalnik. V okviru analize posameznega področja bomo najprej predstavili rezultate opisne statistike za anketna vprašanja, čemur bo sledila uporabo ustreznih statističnih metod za izvajanje bivariatnih in multivariatnih analiz spremenljivk posameznega področja. Nadalje bomo z uporabo ustreznih statističnih metod izvajali še bivariatne in multivariatne analize spremenljivk posameznega področja anketnega področja z vsemi predhodno obravnavanimi področji iz ankete. Na tak način zagotavljamo, da je sleherno področje samostojno ustrezno statistično obdelano ter da so tudi vsa področja medsebojno ustrezno celovito obdelana.

4.2.1 Strateško delovanje podjetja

Izhodiščno selektivno vprašanje za nadaljnji potek anketiranja respondentov je bilo prvo vprašanje iz sklopa 'strateško delovanje podjetja', v katerem smo spraševali respondente ali imajo izdelan strateški razvojni program oziroma kakšen podoben dokument v njihovem podjetju (v nadaljevanju SRP). Če je respondent odgovoril, da tovrstnega dokumenta nimajo, se je anketa na tem mestu končala, saj nadaljnja raziskava zaradi očitno skromne strateške naravnanosti podjetja ni bila smiselna. Seveda dopuščamo možnost, da je tudi med tovrstnimi podjetji kakšno, ki ustrezno strateško in premišljeno sprejema odločitve in izvaja svoje aktivnosti, vendar pa glede na vzorec podjetij – velika in srednje velika podjetja, med katerimi jih večji del obstaja že več kot 10 let – lahko opravičeno pričakujemo, da bi tovrstna podjetja morala imeti svoje strateške cilje in usmeritve na neki način formalno opredeljene in zapisane. Če se je pokazalo, da podjetje SRP nima, potem tudi skoraj zagotovo nima razvitih nobenih drugih komponent oblikovanega modela 2SPI, kateremu je bil prirejen vprašalnik, in je torej nadaljnje anketiranje bilo brezpredmetno.